Stable Diffusion 本地部署完全指南：免费无限量AI绘画

Stable Diffusion 是目前最强大的开源 AI 绘画模型。本文详细介绍如何在本地部署，实现免费无限量使用。

为什么选择本地部署？

对比项 本地部署 在线服务
费用 一次投入 持续付费
使用量 无限制 有限额
隐私 完全私密 上传云端
自定义 高度自由 受限
速度 取决于硬件 可能排队

硬件要求

最低配置

  • 显卡：NVIDIA GTX 1660 6GB
  • 内存：16GB RAM
  • 硬盘：50GB 可用空间
  • 系统：Windows 10/11 或 Linux

推荐配置

  • 显卡：NVIDIA RTX 3060 12GB 或更高
  • 内存：32GB RAM
  • 硬盘：SSD 200GB+
  • 系统：Windows 11 或 Ubuntu 22.04

方案选择

方案一：Stable Diffusion WebUI（推荐新手）

由 AUTOMATIC1111 开发，功能最全面，社区最活跃。

方案二：ComfyUI（推荐进阶）

节点式工作流，适合复杂场景和批量处理。

方案三：Fooocus（最简单）

一键安装，开箱即用，适合纯小白。

本文以 WebUI 为例。

安装步骤

1. 安装 Python

下载 Python 3.10.x（不要用更高版本）：

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2
3
# 验证安装
python --version
# 应显示 Python 3.10.x

2. 安装 Git

1
2
# 验证安装
git --version

3. 克隆 WebUI

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2
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

4. 下载模型

将模型文件放入 models/Stable-diffusion/ 目录：

推荐模型：

模型 特点 大小
SD 1.5 经典通用 4GB
SDXL 1.0 高质量 6.5GB
Anything V5 动漫风格 4GB
Realistic Vision 真实人像 4GB

下载地址：Civitai 或 HuggingFace

5. 启动 WebUI

Windows：

1
webui-user.bat

Linux/Mac：

1
./webui.sh

首次启动会自动下载依赖，可能需要 10-30 分钟。

启动成功后访问：http://127.0.0.1:7860

基础使用

文生图（txt2img）

  1. 在 Prompt 输入正向提示词
  2. 在 Negative Prompt 输入负向提示词
  3. 设置图片尺寸（建议 512x512 或 768x768）
  4. 点击 Generate

示例提示词：

1
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3
正向：a beautiful girl, long hair, white dress, garden, soft lighting, masterpiece, best quality

负向：low quality, bad anatomy, bad hands, text, watermark

图生图（img2img）

  1. 上传参考图片
  2. 设置 Denoising strength（0.3-0.7）
  3. 输入提示词描述想要的效果
  4. 生成

常用参数

参数 说明 推荐值
Steps 采样步数 20-30
CFG Scale 提示词权重 7-9
Sampler 采样器 DPM++ 2M Karras
Seed 随机种子 -1（随机）

进阶功能

ControlNet

精确控制生成图片的姿势、轮廓、深度等：

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安装位置：Extensions → Install from URL
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet

常用预处理器：

  • Canny：边缘检测
  • OpenPose：姿势控制
  • Depth：深度图
  • Lineart：线稿

LoRA

轻量级微调模型，用于特定风格或人物：

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2
存放位置：models/Lora/
使用方法：在提示词中加入 <lora:模型名:权重>

放大（Upscale）

将图片放大到更高分辨率：

  • Hires.fix：生成时直接放大
  • Extras：后期单独放大
  • 推荐放大器：R-ESRGAN 4x+

常见问题

Q: 显存不足

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# 启动时添加参数
--medvram  # 中等显存优化
--lowvram  # 低显存优化

Q: 生成速度慢

  • 使用 xformers 加速：--xformers
  • 降低图片尺寸
  • 减少采样步数

Q: 图片质量差

  • 使用高质量模型（SDXL）
  • 优化提示词
  • 增加采样步数
  • 使用 Hires.fix 放大

推荐资源

模型下载

提示词参考

学习社区

总结

本地部署 Stable Diffusion 虽然有一定门槛，但一旦配置好，就能获得完全自由的 AI 绘画能力。建议从基础功能开始，逐步探索进阶玩法。

下一篇：《ControlNet 进阶：精准控制 AI 绘画构图》

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Stable Diffusion 本地部署完全指南：免费无限量AI绘画
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作者
李逍遥技术驿站
发布于
2025年11月18日
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